大模型推理过程访问日志分析 在大模型安全防护体系中，对推理过程的访问日志进行分析是识别异常行为和潜在威胁的关键环节。本文将介绍如何通过分析日志来监测模型使用情况，并提供可复现的分析方法。 日志采集与预处理 首先，需要确保模型服务端正确配置了...

服务端渲染组件首屏优化数据报告 最近在项目中实践了React Server Components，踩了不少坑，今天来分享一下首屏性能优化的实战经验。 问题背景 原本使用传统SSR方案，首屏加载时间长达3.2秒。通过引入Server Comp...

数据集构建效率优化 在大模型训练中，数据集构建往往是整个pipeline中最耗时的环节之一。本文将分享几个提升数据处理效率的核心技巧。 1. 使用并行化处理 对于大规模数据清洗任务，采用多进程/多线程可以显著提升速度： python fro...

在大模型微调过程中，数据集加载异常是一个常见但容易被忽视的问题。本文将通过具体案例分析该问题的成因及解决方案。 问题现象 在使用Hugging Face的 Trainer 进行Llama2微调时，遇到如下错误： RuntimeError: ...

大模型训练失败案例深度分析 在大模型训练过程中，我们遇到了一个典型的训练失败案例。该模型在训练初期表现良好，但在第15个epoch后开始出现显著的梯度爆炸问题，最终导致训练崩溃。 失败现象 训练损失值从约2.1急剧上升至超过1000，同时梯...

在LLM微调工程实践中，梯度裁剪是防止梯度爆炸的重要手段。最近在使用LoRA微调Qwen 7B时遇到了梯度异常问题。 问题现象 ：训练过程中loss突然飙升，检查发现某些参数梯度值达到1e6级别。 踩坑过程 ： 1. 首先尝试了基础的 to...

LLM测试体系搭建：微调模型质量评估与验证流程 在LLM微调工程化实践中，构建完善的测试体系是确保模型质量的关键环节。本文将围绕LoRA和Adapter微调方案，分享可复现的测试流程。 测试体系架构 1. 单元测试框架 python imp...

PyTorch模型部署性能测试报告 测试环境 GPU: RTX 3090 CUDA: 11.8 PyTorch: 2.0.1 Python: 3.9 测试模型 使用ResNet50在ImageNet数据集上的预训练模型，进行部署性能对比。 ...

大模型训练中的早停策略实现 在大模型训练过程中，早停策略（Early Stopping）是防止过拟合、优化训练效率的重要手段。本文将结合实际部署经验，分享一套可复现的早停策略实现方案。 什么是早停策略 早停策略通过监控验证集上的性能指标，在...

大模型训练阶段的隐私保护合规性评估 随着大模型技术的快速发展，其训练过程中的数据隐私保护问题日益凸显。本文将从安全工程师的角度，对大模型训练阶段的隐私保护合规性进行评估，并提供可复现的测试方法。 隐私风险识别 在大模型训练过程中，主要存在以...